Τι είναι η λειτουργική εξάρτηση και η κανονικοποίηση για τη βάση δεδομένων;

Λειτουργική εξάρτηση και ομαλοποίηση στις βάσεις δεδομένων

Λειτουργική εξάρτηση είναι μια θεμελιώδη ιδέα στο σχεδιασμό της βάσης δεδομένων, που περιγράφει τη σχέση μεταξύ των χαρακτηριστικών σε έναν πίνακα. Δηλώνει ότι ένα ή περισσότερα χαρακτηριστικά (καθοριστικός παράγοντας) καθορίζουν μοναδικά την τιμή ενός άλλου χαρακτηριστικού (εξαρτώμενο).

Παράδειγμα:

* Εξετάστε έναν πίνακα με χαρακτηριστικά `studentid ',` name' και `course '.

* Εάν το "StudentId` αναγνωρίζει με μοναδικό τρόπο κάθε μαθητή, τότε" StudentId` καθορίζει λειτουργικά το "όνομα" και το `course '.

* Μπορούμε να το γράψουμε ως `studentid -> όνομα, μαθήματα».

κανονικοποίηση είναι μια διαδικασία οργάνωσης δεδομένων σε μια βάση δεδομένων για τη μείωση της απόλυσης δεδομένων και τη βελτίωση της ακεραιότητας των δεδομένων. Περιλαμβάνει τη διάσπαση ενός μεγάλου πίνακα σε μικρότερους, πιο εύχρηστους πίνακες που βασίζονται σε λειτουργικές εξαρτήσεις.

Κανονικές μορφές (NFS):

Υπάρχουν διάφορες κανονικές μορφές (NFS), το καθένα με αυξανόμενα επίπεδα ομαλοποίησης:

* 1nf: Κάθε στήλη σε έναν πίνακα διατηρεί ατομικές τιμές (αδιαίρετες μονάδες). Δεν υπάρχουν επαναλαμβανόμενες ομάδες στηλών.

* 2nf: Στο 1NF, και κανένα χαρακτηριστικό μη κλειδί δεν εξαρτάται μόνο από ένα μέρος του πρωταρχικού κλειδιού.

* 3nf: Στο 2NF, και κανένα χαρακτηριστικό μη κλειδί δεν εξαρτάται από ένα άλλο χαρακτηριστικό μη κλειδί.

* bcnf (boyce-codd κανονική μορφή): Στο 3NF, και κάθε καθοριστικός παράγοντας είναι ένα υποψήφιο κλειδί.

* 4nf: Στο BCNF και δεν υπάρχει καμία εξάρτηση από πολλαπλές αποτιμημένες.

* 5nf: Στο 4NF, και δεν υπάρχει εξάρτηση από τη συμμετοχή.

Οφέλη από την εξομάλυνση:

* Μειώνει την απόλυση δεδομένων: Με τη διάσπαση των πινάκων, τα δεδομένα αποθηκεύονται μόνο μία φορά, ελαχιστοποιώντας την απόλυση και την αποθήκευση του χώρου αποθήκευσης.

* Ενισχύει την ακεραιότητα των δεδομένων: Η κανονικοποίηση αποτρέπει τις ασυνεπείς ενημερώσεις δεδομένων και εξασφαλίζει την ακρίβεια των δεδομένων.

* Βελτιώνει την αποδοτικότητα των ερωτημάτων δεδομένων: Μικρότεροι, καλά δομημένοι πίνακες οδηγούν σε ταχύτερη ανάκτηση δεδομένων και χειραγώγηση.

* Διευκολύνει τη συντήρηση δεδομένων: Οι αλλαγές στα δεδομένα μπορούν να γίνουν εύκολα και σταθερά σε όλη τη βάση δεδομένων.

Παράδειγμα κανονικοποίησης:

Ας εξετάσουμε έναν πίνακα "μαθητές" με χαρακτηριστικά:`studentid ',` name`, `course',` instr instr `` Τμήμα '.

* Μη φυσιοποιημένος πίνακας:

| StudentId | Όνομα | Μάθημα | Εκπαιδευτής | Τμήμα |

| --- | --- | --- | --- | --- |

| 1 | John Doe | Μαθηματικά | Καθηγητής Smith | Μαθηματικά |

| 2 | Jane Doe | Φυσική | Καθηγητής Jones | Φυσική |

| 1 | John Doe | Φυσική | Καθηγητής Jones | Φυσική |

* 1nf: Δεδομένου ότι κάθε στήλη διατηρεί ατομικές τιμές, ο πίνακας είναι ήδη στο 1NF.

* 2nf: Το «μάθημα» εξαρτάται από το «StudentId», το οποίο αποτελεί μέρος του πρωταρχικού κλειδιού. Αλλά ο "εκπαιδευτής" και το τμήμα "εξαρτώνται από το" μάθημα ", το οποίο δεν αποτελεί μέρος του πρωταρχικού κλειδιού. Ως εκ τούτου, πρέπει να αποσυντεθεί στον πίνακα σε δύο:

μαθητές:

| StudentId | Όνομα | Μάθημα |

| --- | --- | --- |

| 1 | John Doe | Μαθηματικά |

| 2 | Jane Doe | Φυσική |

| 1 | John Doe | Φυσική |

Μαθήματα:

| Μάθημα | Εκπαιδευτής | Τμήμα |

| --- | --- | --- |

| Μαθηματικά | Καθηγητής Smith | Μαθηματικά |

| Φυσική | Καθηγητής Jones | Φυσική |

* 3nf: Οι παραπάνω πίνακες είναι ήδη στο 3NF, καθώς κανένα χαρακτηριστικό μη κλειδί δεν εξαρτάται από ένα άλλο χαρακτηριστικό μη κλειδί.

Συμπέρασμα:

Η λειτουργική εξάρτηση και η εξομάλυνση είναι βασικές έννοιες στο σχεδιασμό βάσης δεδομένων, συμβάλλοντας στη δημιουργία ενός δομημένου και αποτελεσματικού συστήματος βάσεων δεδομένων. Η κανονικοποίηση εξασφαλίζει την ακεραιότητα των δεδομένων, μειώνει την απόλυση και βελτιώνει την απόδοση. Η κατανόηση αυτών των εννοιών σάς επιτρέπει να δημιουργείτε αξιόπιστες και διατηρήσιμες βάσεις δεδομένων.